1. ジオメトリ修正

画像によって引き起こされる幾何学的変形は、一般に、系統的と非系統的の 2 つのカテゴリに分類されます。体系的は一般にセンサー自体によって引き起こされ、規則的で予測可能であり、センサーモデルによって修正でき、衛星地上受信ステーションはこの作業を完了しました;非体系的な幾何学的変形は不規則であり、センサープラットフォームである可能性がありますそれ自体高度や姿勢などは不安定で、地球の曲率の変化、空気の屈折、地形の変化などにもなり得ます。私たちがよく幾何学的補正と呼ぶのは、これらの非体系的な幾何学的変形を排除することです。

幾何学的補正とは、地上基準点と幾何学的補正数学モデルを使用して、非系統的要因によって生じる誤差を補正することであり、画像を平面に投影して地図投影システムに一致させるプロセスでもあります。補正処理中に画像データに割り当てられるため、この処理にはジオコーディング (ジオコーディング) が含まれます。

2.オルソ補正

2.1. はじめに

オルソ補正は、画像の空間的および幾何学的な歪みを修正して、多中心投影面のオルソ画像を生成するプロセスです。一般的なシステム要因によって引き起こされる幾何学的な歪みを修正するだけでなく、地形によって引き起こされる幾何学的な歪みを取り除くこともできます。カメラまたは衛星モデルと組み合わせた少数の地上基準点を使用して、カメラ (センサー)、画像、および地上プラットフォーム間の単純な関係を確立し、正しい補正式を確立し、正確な正射写真を生成します。

2.2. ENVI オルソ補正の概要

ENVI は、RPC 有理多項式係数 (Rational Polynomial Coefficient) の厳密な軌道物理モデルのオルソ補正をサポートしています。ALOS/PRISM、ASTER、IKONOS、OrbView-3、QuickBird、SPOT 4/5、CARTOSAT-1(P5)、FORMOSAT-2、World-view、GeoEye-1、KOMPSAT-2、RapidEye、その他のオルソ補正モデルを含みます。

ENVI には、標準のメタデータに基づいて RPC ファイルを作成することにより、データをオルソ補正する機能もあります。RPC ファイルは、地上基準点 (GCP) または外部方位要素 (Xs、Ys、Zs、Omega、Phi、Kappa) に基づいて作成することもでき、一般的なプッシュほうき衛星センサー、フレーム付き航空写真、デジタル航空写真を調整できます。取得した衛星データが ALOS PRISM や AVINIR、ASTER、CARTOSAT-1、IKONOS、IRS-C、MOMS、QuickBird、WorldView-1 などの軌道パラメータを提供する場合、この機能を使用して RPC ファイルを生成することもできます。オルソ補正。

ENVI は、コントロールポイントを使用しないオルソ補正方法 (オルソ補正センサータイプ) と、コントロールポイントを使用する方法 (オルソ補正センサータイプグラウンドコントロールあり) の 2 つの方法を提供します。

2.3. 衛星画像のオルソ補正

衛星画像のオルソ補正プロセスは、基本的に Image to Map 方式の幾何学的補正プロセスと同じで、主に、データファイルを開く、センサーキャリブレーションモデルを選択する、コントロールポイントを選択する、コントロールポイントの誤差を計算する、出力パラメーターを設定する 5 つの手順で構成されます。 . ポイントは (X,Y,Z) で、標高値が必要です。次の図に示すように、オルソ補正ツールボックスで選択できる 3 つの補正方法があります。
ここに画像の説明を挿入

ブログ投稿: ENVI: RPC を使用して画像に対して RPC オルソ補正を実行する方法は? RPCによるオルソ補正の方法の流れを詳しく説明します。

3. 放射線校正

放射校正は、センサーによって記録された電圧またはデジタル量子化値 (DN) を絶対放射輝度値 (放射輝度) (Liang Shunlin, 2009) に変換するプロセス、または表面 (見かけの) 反射率、表面 (見かけの) 反射率で変換するプロセスです。温度などの物理量に関する相対値の処理。さまざまな使用要件やアプリケーションの目的に応じて、絶対校正と相対校正に分けることができます。絶対校正とは、様々な標準放射線源による放射輝度値とデジタル量子化値との定量的関係を確立することです. 例えば、一般的なリニアセンサーでは、デジタル量子化値と放射輝度値との間の変換を線形関係 : L = Gain
$L = ゲイン_* D N ＋オフセット___$

この式では、放射輝度値 L の共通単位は W/(cm2 um sr) です。キャリブレーションが反射率の場合、大気の外層の見かけの反射率と地表の実際の反射率にさらに分けられます。後者は大気補正の範疇に属し、大気補正は放射線校正の方法と見なされることもあります。

相対キャリブレーションとは、ピクセル、検出器、スペクトルバンド間、およびシーン内の異なる時間における放射測定の相対値を決定することです (Tong Qingxi et al., 2006)。

センサーの放射線校正は、打ち上げ前の実験室校正、衛星搭載校正器に基づく機内校正、打ち上げ後の校正 (サイト校正) の 3 つの段階または 3 つの側面に分けることができます。
1. 実験室で
の校正リモートセンサーを起動する前に、センサーの波長位置、放射精度、およびスペクトル特性を正確に測定します。つまり、実験室での校正です。通常、次の 2 つの部分で構成されます。

スペクトルキャリブレーション: リモートセンシングセンサーの各帯域の中心波長と帯域幅、およびスペクトル応答関数を決定します。
放射キャリブレーション: 宇宙環境をシミュレートする実験室では、
センサーによって出力される量子化された値 (DN) とセンサーの入射瞳での放射輝度の間のモデルを確立します。これは一般に線形モデルで表されます。式 (13.1) を参照してください。 .

2. 衛星上でのキャリブレーション
一部の衛星は、イメージング中にリアルタイムで継続的なキャリブレーションを実行する放射キャリブレーションソースとキャリブレーション光学システムを搭載しています。
3. サイトキャリブレーション
サイトキャリブレーションとは、リモートセンサーが通常の動作状態にある場合の放射線キャリブレーションサイトの選択を指します。一般に、スペクトル応答が安定している砂漠地域が選択されます.たとえば、リビアの砂漠は AVHRR のキャリブレーションに使用され、北アフリカの砂漠は SPOT 画像のキャリブレーションに使用され、敦煌西ゴビ砂漠は CBERS 画像のキャリブレーションに使用され、ホワイト米国の Sands Missile Range は、高解像度画像のキャリブレーションによく使用されます。典型的な均一で安定したターゲットを選択することにより、センサーが精密機器で上にあるときに、地面は大気環境パラメーターと表面オブジェクトの反射率を同期的に測定し、リモートセンシング方程式を使用して画像と実際の表面の間の数学的関係を確立しますオブジェクト、および校正パラメーターを取得して、正確なセンサーの校正を完了します。

放射測定校正データで使用されるさまざまな帯域に応じて、放射測定校正は、反射帯域での放射測定校正と放射帯域での放射測定校正に分けることができます。反射バンドの放射キャリブレーションは、0.36 ～ 31 m の可視光から短波赤外線バンドにあり、放射バンドの放射キャリブレーションは、「熱赤外線キャリブレーション」としても知られる 3um を超える熱赤外線バンドにあります。

ENVIを用いたリモートセンシング画像の補正